部分需求信息下分布式鲁棒车辆配置优化

近年来,在共享经济及供给侧改革的时代背景下,车辆共享服务成为解决城市交通拥堵问题的创新服务模式,然而在实际运营过程中诸多不确定性因素降低其运营效率。本文以电动车为主要构成的车辆共享服务为研究对象,在初始车辆配置阶段,考虑不确定需求的部分矩信息,结合最小化最坏情形的思想,建立分布式鲁棒车辆配置模型。同时分别考虑"确定租赁需求"、"随机租赁需求"、"部分不确定租赁需求矩信息已知"三类情况,建立相应的车辆共享服务车辆配置模型,并结合北京市15个租赁点信息,对三类模型算例决策结果进行对比,通过蒙特卡洛模拟比较相应的配置量及车辆配置成本。结果表明本文提出的方法相对于另外两类模型具备更好鲁棒性,同时可较好地在不确定环境下节约运营成本,具备较强实际应用价值,运营商可通过部分需求信息对初期车辆配置进行决策。